기업은 조직내에서 공유되고 사용되는 지식을 경쟁우위와 직결된 지적자본으로 인식하고 있다. 이에 따라 많은 선행연구에서 지식근로자 사이에 공유되는 지식을 파악하고자 노력하였다. 선행 연구의 한 가지 접근법은 정보기술을 이용하여 자동화되고 효율적으로 명시적인 지식을 공유하는 기술적인 방법을 강조하는 접근법이며 다른 접근법은 지식근로자간 휴먼 네트워크를 이용하여 암묵적인 지식의 흐름을 파악하고자 하는 연구이다. 두 번째 접근법의 경우 지식공유를 위해 실행공동체의 역할이 강조되고 있으나 자발적인 참여가 아닌 경우 실행공동체를 파악하기 힘들다는 단점이 있다. 본 연구에서는 휴먼 네트워크를 사회연결망 관점에서 파악하여 지식의 전파를 분석하고 실행공동체에 참여할 수 있는 지식근로자를 찾아내는 방법을 제안하고자 한다. 이를 위해 두 가지 사회연결망 관련 지표를 이용하여 지식 근로자를 분류하는 프레임워크를 제시하고 실무적용 가능성을 확인한 결과를 제시하고자 한다.
With the advent of knowledge-based economy and information society, information and telecommunications(IT) industry is reckoned as the crucial sector for the creation and diffusion of technological knowledge. In this study, we analyze the process of 'industrialization of IT'and 'informatization of industries' based on the technology linkage structure, or technological knowledge network. The former is defined as the process whereby IT industry absorbs technological knowledge from other industries to grow as an independent industrial sector. The latter is defined as the process whereby other industries adopt IT technology to enhance productivity and upgrade industrial structure, We employ the R&D stock as a proxy for technological knowledge of respective industries and measure the flow of technological knowledge between industries in terms of I/O relationship. By applying the network analysis, we examine the changing pattern of technology linkage structure of the Korean industry throughout the years from 1983 to 1997. Some policy implications are presented based on the findings from the analysis.
The objective of this research is to develop a knowledge acquisition and refinement method for a multi-objective and multi-decision FMS scheduling problem. A competitive neural network and an inductive learning algorithm are integrated to extract and refine necessary scheduling knowledge from simulation outputs. The obtained scheduling knowledge can assist the FMS operator in real-time to decide multiple decisions simultaneously, while maximally meeting multiple objective desired by the FMS operator. The acquired scheduling knowledge for an FMS scheduling problem is tested by comparing the desired and the simulated values of the multiple objectives. The result show that the knowledge acquisition and refinement method is effective for the multi-objective and multi-decision FMS scheduling problems.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권11호
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pp.2903-2923
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2023
Knowledge recommendation is a type of recommendation system that recommends knowledge content to users in order to satisfy their needs. Although using graph neural networks to extract data features is an effective method for solving the recommendation problem, there is information loss when modeling real-world problems because an edge in a graph structure can only be associated with two nodes. Because one super-edge in the hypergraph structure can be connected with several nodes and the effectiveness of knowledge graph for knowledge expression, a dual-channel hypergraph convolutional neural network model (DCHC) based on hypergraph structure and knowledge graph is proposed. The model divides user data and knowledge data into user subhypergraph and knowledge subhypergraph, respectively, and extracts user data features by dual-channel hypergraph convolution and knowledge data features by combining with knowledge graph technology, and finally generates recommendation results based on the obtained user embedding and knowledge embedding. The performance of DCHC model is higher than the comparative model under AUC and F1 evaluation indicators, comparative experiments with the baseline also demonstrate the validity of DCHC model.
This paper is concerned with a conceptual design of a knowledge-based modeler for network analysis. The "knowledge-based modeler" approach is suggested as a method for incorporating the user's qualitative knowledge and subjective decison in the course of the mathematical modeling and the subsequent solution procedure. The submodules of the proposed modeler such as database, model/algorithm base and functional knowledge bases are identified and the flows of information between the submodules are sequentially defined. A prototype system is implemented for experimental purpose by using the application software GURU.ware GURU.
본 연구의 목적은 IMF 외환위기 기간(1996-2001)동안의 지역 자료를 활용하여, 지식기반경제에 있어서 지역의 지식연계망 기능을 분석하는데 있다. 특히, 지역혁신과 관련하여 지역간 지식연계망에 관한 다음과 같은 사항을 구명하고자 하였다. 첫째, 지역에서 지역간 지식연계망을 어떻게 구별할 수 있는가? 둘째, 실물 경제와 지역간 지식 연계망의 관계는 무엇인가? 이러한 의문 사항을 해결하기 위하여, 본 연구에서는 실물 경제의 변화와 지역간 지식연계망 간의 관계를 분석하기 위해서 사회 연계망 분석법을 활용하였으며, 실증분석을 위해서 1996년부터 2001 년까지의 16개 시도의 지역 고용 자료를 사용하였다. 주요 분석 결과로는 먼저 지역간 지식연계망의 집중도와 실물 경제의 경제성장률과는 양의 상관관계를 갖고 있는 것으로 나타났으며, 또한 지역간 지식연계망의 밀도와 표준편차는 실물 경제의 경제성장률과는 음의 상관관계를 갖고 있는 것으로 분석되었다.
Increasing productivity of knowledge workers is a significant issue in the 21st century referred as knowledge-based society. The core key word is behavior of knowledge transfer among members of an organization. The objective of this study is to investigate a model based on Triandis theory and Social Capital theory. This explored the antecedent factors of knowledge Transfer in ITO(Information Technology Outsourcing) Organization. Data were derived from 42 respondents working IT Cooperation in Seoul, Korea. In this paper, we introduce the research model for the knowledge transfer. In order to validate the proposed research model, social network analysis tool, UCINET, a structural equation modeling tool, SmartPLS, was utilized. The empirical result showed that, all antecedent factors (intention of knowledge sharing, anticipated reciprocal relationships, subjective norm, closeness network centrality) of knowledge transfer behavior were significant. In conclusion, findings and implications were discussed and limitations of the study and future research directions were suggested.
The aim of this study was to investigate why people voluntarily contribute knowledge to others, primarily strangers, in the electronic network of practice for job examination expected potential competing. This paper is organized as follows. First, we introduce the electronic network of practice which is the knowledge sharing community for job examination, and discuss the key issues for understanding knowledge sharing in these networks on the basis of individual motivations, relational capital, sense of community, and sense of rivalry to develop a research model for this study. To test the proposed research model, we adopted the survey method for data collection, and examined our hypotheses by applying the multiple regression analysis method to the collected data. Our unit of analysis was the individual. The findings of this study show that the intention of knowledge sharing is influenced by the reputation and the enjoy helping as the factors of individual motivations, by the reciprocity as the factor of relational capital, and by a sense of rivalry as a psychological factor. Lastly, contributions of this study and future research opportunities are also discussed.
조직의 생존 과정에서 지식관리의 기능은 지식의 흐름을 용이하게 할 수 있는 네트워크 구조의 구축을 강조하는 구조적 접근방법과 각각의 맥락에 맞는 새로운 지식을 창출 또는 재창출하기 위한 과정으로서 지식활동 주체들 간 사회적 네트워킹의 활성화를 강조하는 과정적 접근방법의 통합적 관점에서 논의될 수 있다. 이러한 맥락에서 혁신포탈은 혁신 지식 네트워크를 형성하여 기존 지식의 공유 및 새로운 지식의 창출 또는 재창출을 촉진시킴으로써, 각 주체의 혁신역량을 강화하고 혁신 효율성 및 성과를 제고하기 위한 목적으로 2005년에 구축 개통되었다. 구축 당시 참여정부의 혁신방향이 참여형 거버넌스의 강화에 있었음을 감안할 때, 혁신포탈은 정부혁신을 한 단계 성숙시키는 중요한 정책수단이 될 것으로 기대되었다. 그러나 혁신포탈은 이와 같은 기대를 충족시키지 못한 채, 2008년 이명박 정부의 출범과 함께 폐쇄되었다. 이에 본 연구에서는 정부기관의 웹사이트 간 하이퍼링크 네트워크 분석을 적용하여 당시 혁신포탈의 실효성을 통합적인 지식관리 관점에 초점을 맞추어 분석함으로써, 향후 정부포탈의 구축 및 운영에 관한 이론적 정책적 함의를 모색하였다.
Purpose: This study was done to explore the knowledge structure of Korean Nursing Science. Methods: The main variables were key words from the research papers that were presented in the Journal of Korean Academy of Nursing and journals of the seven branches of the Korean Academy of Nursing. English titles and abstracts of the papers (n=5,936) published from 1995 through 2009 were included. Noun phrases were extracted from the corpora using an in-house program (BiKE Text Analyzer), and their co-occurrence networks were generated via a cosine similarity measure, and then the networks were analyzed and visualized using Pajek, a Social Network Analysis program. Results: With the hub and authority measures, the most important research topics in Korean Nursing Science were identified. Newly emerging topics by three-year period units were observed as research trends. Conclusion: This study provides a systematic overview on the knowledge structure of Korean Nursing Science. The Social Network Analysis for this study will be useful for identifying the knowledge structure in Nursing Science.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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